使用在先图像约束的图像重建的辐射计量减少的方法

专利名称：使用在先图像约束的图像重建的辐射计量减少的方法
使用在先图像约束的图像重建的辐射计量减少的方法相关申请的交叉引用本申请要求系列号12/783，058、在2010年5月9日提交的、且名为“MethodforRadiation Dose Reduction Using Prior Image Constrained ImageReconstruction，，的美国专利申请的权益。关于美国联邦政府资助研究的声明本申请使用由以下机构获得的美国 政府支持做出的美国国立卫生研究院，NIHEB005721。美国政府享有本发明的某些权利。
背景技术：
本发明的领域是医学成像系统与方法。更具体地，本发明涉及图像重建的方法，该方法允许维持信号噪声比的期望级别的同时平衡其他成像考量事项，诸如辐射剂量和扫描时间的减少。在医学成像，和其他成像技术中，信号噪声比(“SNR”)被用作图像质量的量化计量。一般而言，SNR被定义为图像中的平均强度值与均方根(“RMS”)噪声σ的比值。术语“净信号”是指图像上的平均信号值与背景值的差异，而术语RMS噪声是指图像中噪声值的标准偏差。当医学图像中SNR减少时，变得越发难以区分解剖学特征与对于临床医生而言重要的其他临床发现。因此，一般而言期望的是在医学成像应用中保持相对高的SNR。在计算断层照相法系统中，X-射线源发射扇形束，其被准直为位于笛卡尔坐标系的χ-y平面内，术语称为“图像平面”。X-射线束穿过正被成像的对象，诸如医学患者，且撞击在辐射检测器阵列上。所发射的辐射的强度取决于对象对于X-射线束的衰减，且每一个检测器产生分立的电信号，这是束衰减的测量。来自所有检测器的衰减测量被分立地获得来产生所谓“透射曲线(profile)”、“衰减曲线”、或“投影”。常规CT系统中的源和检测器阵列在成像平面中的构台上并围绕对象旋转，从而X-射线束与对象相交的角度持续地变化。在给定角度来自检测器阵列的透射曲线被称为对象的“视图”和“扫描”，包括在X-射线源和检测器的一个选择过程中在不同角度取向做出的一组视图。在2D扫描中，处理数据来构建对应于通过对象采集的两维切片的两维图像。用于从2D数据重建图像的主要方法在这个领域中被称为滤波反投影技术。这个图像重建过程将扫描过程中采集的衰减测量转换为称为“CT数”或“Hounsfield单元”的整数，这被用于控制显示器上对应像素的亮度。磁共振成像(“MRI”)利用核磁共振(“NMR”)现象来产生图像。当诸如人体组织之类的物质经受均匀磁场(极化场Btl)时，该组织内的核子的各磁矩试图与该极化场对齐，但在其特征拉莫尔频率下以随机顺序围绕该极化场旋进。如果物质或组织经受在χ-y平面内且接近拉莫尔频率的磁场(激励场B1),那么净对齐磁矩Mz可被旋转或“偏转”至x-y平面，从而产生净横向磁矩Mxy。在激励信号B1被终止后，通过激励的核子或“自旋”来发射信号，并且该信号可被接收并处理以形成图像。当利用这些^^’信号来产生图像时’采用了梯度磁场⑷七和^)。通常，通过测量周期序列扫描待成像区域，在该测量周期序列中这些梯度根据所使用的具体定位方法而变化。将所接收的MR信号的结果集进行数字化并且处理，以利用多种公知的重建技术中的一种来重建图像。在由脉冲序列器产生的脉冲序列的指示下，进行用于采集每一个MR信号的测量周期。临床上可用的MRI系统存储了这样的脉冲序列库，该脉冲序列可被规定为满足很多不同临床引用的需要。研究型MRI系统包括经临床证明的脉冲序列库，且该系统还可开发新的脉冲序列。由MRI系统所采集的MR信号是在傅里叶空间(或者经常在本领域中被称为“k_空间”)中检验的对象的信号样本。每一个MR测量周期、或脉冲序列，一般沿着这个脉冲序列的采样轨迹特性采样k-空间的一部分。大多数脉冲序列以有时候被称为“自旋-扭曲”、“傅里叶”、“直线”、或“笛卡尔”扫描的类似光栅扫描的模式在k-空间中采样。自旋-扭曲扫描技术在采集MR自旋回波信号之前采用了可变幅值相位编码磁场梯度脉冲以对该梯度方向上的空间信息进行相位编码。例如，在二维实现(“2DFT”)中，在一个方向通过沿该方 向施加相位编码梯度(Gy)来对空间信息进行编码，并且随后在与相位编码方向正交的方向上在存在读出磁场梯度(Gx)的情况下采集自旋回波信号。在自旋回波采集期间存在的读出梯度对正交方向上的空间信息进行编码。在典型的2DFT脉冲序列中，相位编码梯度脉冲Gy的大小在扫描期间采集的测量周期和“视图”序列中递增，来产生从中可重建整个图像的一组k-空间MR数据。还存在很多其他MRI系统所使用的k-空间采样模式。这些包括“径向”、或“投影重建”扫描，其中采样k-空间作为从k-空间中间延伸的一组径向采样轨迹。用相位编码梯度的缺少和改变从一个脉冲序列视图到下一个的方向的读出梯度的存在，来表征径向扫描的脉冲序列。还存在很多k-空间采样方法，其接近地相关于径向扫描，且沿弯曲的k-空间采样轨迹进行采样而不是沿着直线径向轨迹进行采样。通过将k_空间数据集转换为图像空间数据集，从所采集的k_空间数据中重建图像。存在很多不同方法用于执行这个任务，且经常通过被用于采集k_空间数据的技术确定这个方法。使用源自2D或3D自旋-扭曲采集的k-空间数据的笛卡尔网格，例如，最常用的重建方法是沿数据集的2或3个轴的每一个的反向傅里叶变换(“2DFT”或“3DFT”)。使用径向k-空间数据集及其变量，最常见的重建方法包括对k-空间采样“重新划分网格”来创建k-空间样本的笛卡尔网格且然后在重新划分网格的k-空间数据集上执行2DFT或3DFT。在可选方法中，通过执行每一个径向投影视图的IDFT还可将径向k-空间数据集转换为Radon空间，且然后通过执行滤波反投影将Radon空间数据集转换为图像空间。根据标准图像重建理论，为了在没有混叠伪像情况下重建图像，用于采集图像数据的采样速率必须满足所谓尼奎斯特(Nyquist)标准,这在Nyquist-Shannon采样理论上被设置。另外，在标准图像重建理论中，不需要有关该图像的特定的在先信息。另一方面，当有关所期望的图像的一些在先信息可获得且被合适地结合至图像重建步骤中时，即使尼奎斯特(Nyquist)标准被违反，也可准确地重建图像。例如，如果知道所期望的图像是环形对称的且空间均匀的，仅需要平行束投影的一个视图(即，一个投影视图)来准确地重建该对象的线性衰减系数。作为另一个示例，如果知道期望的图像仅包括单个点，则需要在该点相交的两个正交投影来准确地重建该图像点。因此，如果知道了有关所期望的图像的在先的信息，诸如如果所期望的图像是一组稀疏地分布的点，可从以不满足尼奎斯特(Nyquist)标准的方式采集的一组数据中重建该图像。更一般而言，可采用有关期望图像的稀疏性的了解来放松尼奎斯特(Nyquist)标准；然而，一般化这些争论来建立严格的图像重建理论是不寻常的任务。尼奎斯特标准用作信息科学领域的极为重要的基础之一。然而，还可在现代医学成像模态(诸如磁共振成像(“MRI”)和X-射线计算断层照相(“CT”))中起着极为重要的角色。当成像系统采集的数据样本的数量少于尼奎斯特标准所规定的要求时，在重建的图像中出现伪像。一般而言，这样的图像伪像包括混叠和条状伪像。实践中，尼奎斯特标准经常被违反，不论是故意地或通过不可避免的环境被违反。例如，为了缩短时间解析的MR血管造影术研究中的数据采集时间，经常故意引入欠采样的投影重建、或径向、采集方法。与暴露给用于医学成像的电离放射(包括X-射线计算断层照相(“CT”)和核心肌 灌注成像(“MPI”))相关联的风险，随着CT和核MPI研究的数量显著增加，已经越发成为近年来较重要的考虑。对于男性患者而言，来自心脏CT血管造影术过程的所报告的有效辐射剂量约为5-20毫西弗特(“mSv”)，且对于女性患者而言甚至更高。这个剂量之外，还有常规在静脉内对比剂注射前进行的钙积分CT扫描的较小辐射剂量。为了执行作为全面心脏CT研究一部分的CT-MPI，将要求在心脏的同一区域上采集图像约20-30次，导致约二十到三十倍的辐射剂量的增加，这是不可接受的辐射暴露的级别。当X-射线成像研究的参数，诸如管电流和管电流与时间乘积，“mAs”被改变从而增加施加至对象的辐射剂量时，结果图像的信号噪声比(“SNR”)受损。例如，减少管电流产生辐射剂量的相对减少；然而，结果图像中呈现的信号被增加，藉此根据以下关系影响了SNR SNR = —Oc VDosc yjmAs
σ(I)；其中μ是测得的线性衰减系数且σ是RMS噪声。因此，如果mAs被减半，SNR将
减少·倍，这对应于SNR减少约30%。因此，尽管在 X-射线成像研究过程中减少mAs提
供了施加至正被成像的对象辐射剂量的有益减少，结果图像遭受了增加的噪声，和因此，减少的SNR。这样的图像具有有限的临床价值。取决于所使用的技术，很多MR扫描目前需要很多分钟来采集被用于产生医学图像的必要的数据。减少这个扫描时间是重要的考量因素，因为所减少的扫描时间增加了患者流动量、改进了患者舒适度、并通过减少运动伪像改进了图像质量。已经研发出了很多不同策略来缩短该扫描时间。一个这样的策略一般被称为“并行MRI ”(“pMRI ”)。并行MRI技术使用来自射频(“RF”)接收器线圈阵列的空间信息来取代否则必需使用RF脉冲和磁场梯度(诸如相位和频率编码梯度)以序列方式获得的空间编码。该阵列的空间独立的接收器线圈中的每一个携载了特定的空间信息并具有不同的空间灵敏度分布(spatial sensitivity profile)。使用这个信息来获得所接收到的MR信号的完整的空间编码，例如，通过组合从每一个独立线圈接收的同时采集到的数据。通过减少所采集的相位编码的k-空间采样线的数量，同时保持在固定k-空间中所覆盖的最大范围，并行MRI技术允许k-空间的采样不足。相比常规k-空间数据采集，由独立的接收器线圈所产生的独立的MR信号的组合能使对于图像所需的采集时间的减少，所减少的系数相关于接收器线圈的数量。尽管使用并行MRI在没有增加梯度切换率或RF功率的情况下减少了被要求来成像对象的时间量，并行MRI方法遭受信号噪声比(“SNR”)损失的困扰。一般而言，使用并行MRI方法重建的图像的SNR根据如下关系被减少SNRoc^-'2,其中g是所谓几何形状因数、或“g_因数”，且R是加速因数，描述了所采用的欠采样程度并相关联于且受限于阵列中接收器线圈的数量。因此，并行MRI方法受限于可获得 的SNR的减少，抵消了减少的扫描时间要求提供的益处。因此期望的是提供从医学图像数据中重建对象图像的方法，从而相比当前可用方法可获得更高的信号噪声比(“SNR”)。进一步期望的是，提供以上述方式重建对象图像的方法，从而，在SNR中没有显著损失的情况下，SNR和其他考虑(诸如X-射线成像中的辐射剂量和磁共振成像中的扫描时间)之间的折衷可被平衡。

发明内容
本发明克服上述缺点，本发明提供了重建对象图像的方法，重建的图像具有从通过平均化沿切片方向采集的图像数据形成的在先图像中继承的较高的信号噪声比(“SNR”)、但不具有在这样的在先图像中经常呈现的较低空间分辨率。从所采集的图像数据中重建多个图像，其中多个图像对应于各自多个图像切片。对于每一个图像切片位置，使用这些重建的图像计算加权值。例如，使用相邻图像切片之间的比较来计算给定切片位置的期望加权值。通过将所计算的多个权重应用于所采集的图像数据，从而沿与多个图像切片的取向正交的方向(所谓“切片方向”)过滤所采集的图像数据，来形成加权的图像数据。从这个加权图像数据中重建在先的图像，然后在PICCS重建算法中使用这个在先图像来重建对象的目标图像，该图像继承了在先图像的较高SNR，但是保留了所采集的图像数据的较高空间分辨率。本发明提供了可应用于多个不同成像模态的图像重建方法，多个不同成像模态包括X-射线计算断层照相(“CT”)、x-射线c形臂成像、磁共振成像(“MRI”)、正电子发射断层显像(“PET”)、和单光子发射计算断层照相(“SPECT”)。更特定地，本发明提供了一种图像重建方法，该方法提供了在空间分辨率没有显著减少的情况下在重建图像中的可获得的信号噪声比(“SNR”)的增加。以此方式，相比当前可用的图像重建方法，在SNR没有显著减少的情况下，可相对于其他成像考虑作出折衷，其他成像考虑诸如是施加至对象的辐射剂量和整体扫描时间。本发明的前述的和其它方面以及优点将出现在以下描述中。在该描述中，参考了形成本发明的部分的附图，在这些附图中作为说明示出了本发明的优选实施例。然而这些实施例未必代表本发明的全部范围，并且因此参考权利要求书和本文来解释本发明范围。


图I是说明在实践本发明时采用的示例性图像重建方法的步骤的流程图；图2是说明在实践本发明时采用的另一个示例性图像重建方法的步骤的流程图3是说明在实践本发明时采用的又一个示例性图像重建方法的步骤的流程图；图4A是示例性X-射线计算断层照相(“CT”)成像系统的绘示图；图4B是图4A的CT成像系统的框图；图5A是示例性C形臂X-射线成像系统的绘示图；图5B是图5A的C形臂χ-射线成像系统的框图；图6Α是图5Α的C形臂χ-射线成像系统中的χ_射线源和检测器的绘示图；图6Β是图5Α的c形臂χ-射线成像系统采用的C形臂扫描路径的绘示图；图7是说明当使用图4Α和4Β的χ-射线CT系统时、或图5Α和5Β的χ-射线C形 臂成像系统时，所采用的根据本发明的示例性图像重建方法的步骤的流程图；图8是图7的加权平均和图像重建过程的图示；图9是采用了本发明的示例性磁共振成像(“MRI”)系统的框图；图10是根据本发明的示例性梯度回波脉冲序列的图示，用于通过沿一系列径向k-空间轨迹采样来引导图9的MRI系统采集图像数据；图11是使用图10的脉冲序列产生的k_空间采样模式的图示；和图12是说明在采用诸如图9中所示的MRI系统时，根据本发明用于产生在先图像和重建图像的示例性方法的步骤的流程图。
具体实施例方式一般而言，从一组数据中重建图像的方法包括一系列多个步骤来从所测得的数据样本Y中估算所期望的图像I。更具体地，图像重建应该满足以下相容条件AI=Y (3);其中A是系统矩阵。一般而言，系统矩阵，A可被视为将期望图像I相关于所采集的数据样本Y的前向投影运算符(forward projection operator)。当处理计算断层照相(“CT”)成像时，该系统矩阵可包括二次投影运算，而在磁共振成像(“MRI”)中，该系统矩阵可包括傅里叶变换运算。换言之，式(3)的相容条件，表明，当图像被如实地重建时，正向操作应该基本仿效实际数据采集步骤，从而产生所测得投影数据的正确估算。现在转向本发明的方法，提供了用于重建质量理想的图像的方法。一般而言，采用“在先图像”来约束迭代图像重建方法，其中使用了压缩感测(“CS”)的理论。例如，除了 CS中通常使用的稀疏变换外，通过将在先图像从期望图像中减去，进一步稀疏化了图像。以此方式，该图像重建方法被称为在先图像约束的压缩感测、或“PICCS”。使用PICCS，使用比CS方法要求的少得多的数量的样本，可准确地重建图像。更特定地，给定在先图像Ip和要被重建的期望图像I，通过最小化以下目标函数实现本发明的用于图像重建的方法α I W1(I-Ip) I !+(1-α) | Ψ2Ι I1 (4);其中屯1和Ψ2是稀疏变换，Μ... I ^是!^「模运算，且α是用于控制式(4)的目标函数中的两个项的相对权重的正则化参数。注意的是
Ni5(5);
剛 H=ZkI表示N-维矢量χ的L1-模。更一般地，来自真1^-模的偏差是可能的，同时在期望图像中仍留有足够的图像质量。例如，式(4)的目标函数可被一般化为α I IW1(I-Ip) | |ρ+(I-α ) | | Ψ2Ι | |ρ, (6);其中I I··· I Ip是模运算，具有如下形式
权利要求
1.一种用于用X-射线计算断层照相(CT)系统重建对象的图像的方法，所述方法的步骤包括 a)用所述CT系统采集来自所述对象的图像数据； b)从所采集的图像数据中重建多个图像，所述多个图像对应于各自相应的多个图像切片; c)从所述重建的多个图像中计算多个权重； d)通过将所计算的多个权重应用于所述所采集的图像数据，从而沿与所述多个图像切片的取向正交的方向过滤所采集的图像数据，来产生加权的图像数据； e)从所述加权的图像数据重建在先图像； f)选择所述对象的估算图像； g)使用所述在先图像和所述估算图像产生所述对象的稀疏化的图像；和 h)使用所述稀疏化的图像、所述估算图像、和所述所采集的图像数据重建所述对象的期望图像。
2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述所采集的图像数据包括多个投影空间数据集，每一个投影空间数据集对应于所述各自相应的多个图像切片中的一个。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤c)中计算的多个权重的每一个对应于多个投影空间数据集中的相应的一个，且计算了选择数量的权重。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤d)包括将多个所计算的权重中的每一个应用于对应的所述多个投影空间数据集中的相应一个，从而产生各自相应的多个加权的投影空间数据集。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤e)包括通过将所述多个加权的投影空间数据集相加来产生平均图像数据集。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所计算的权重的选择数量对应于步骤d)中过滤的投影空间数据集的数量。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所计算的权重的选择数量，成比例于在步骤a)过程中施加至所述对象的X-射线剂量的减少，所述X-射线剂量的减少是在不显著劣化所述期望图像中的信号噪声比的情况下获得的。
8.如权利要求I所述的方法，其特征在于，步骤c)包括将所重建的多个图像中的一个和与所重建的多个图像中的所述一个相邻的所重建的多个图像中的另一个之间的差异，和阈值进行比较。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所重建的多个图像包括数个图像，且当所述差异大于或等于所述阈值时，对应于所重建的多个图像中的一个的所述多个权重中的一个被分配到小于所述图像的数量的值。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述阈值是lOOOHounsfield单元。
11.一种用于用医学成像系统重建对象的图像的方法，所述方法的步骤包括 a)用所述医学成像系统，从所述对象采集多个图像数据集，所述多个图像数据集的每一个对应于多个图像切片位置中的相应的一个； b)通过平均化沿与所述多个图像切片位置的取向正交的方向的多个图像数据集，来产生平均图像数据集；c)从所述平均图形数据集重建所述对象的在先图像； d)选择所述对象的估算图像； e)使用所述在先图像和所述估算图像产生所述对象的稀疏化的图像；和 f)使用所述稀疏化的图像、所述估算图像、和所述所采集的多个图像数据集来重建所述对象的期望图像。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述医学成像系统是以下组中的至少一个x-射线计算断层照相系统、X-射线C形臂成像系统、正电子发射断层显像系统、单光子发射计算断层照相系统、和磁共振成像系统。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，步骤b)包括 i)从所述所采集的多个图像数据集重建多个图像，所重建的多个图像的每一个对应于 所述多个图像切片位置中的相应一个； )从所述重建的多个图像中计算多个权重； iii)通过向所述采集的多个图像数据集应用所述所计算的多个权重，从而沿与所述多个图像切片位置的取向正交的方向过滤所采集的图像数据集，来产生多个加权的图像数据集;和 iv)通过将所产生的多个加权的图像数据集相加来产生平均图像数据集。
全文摘要
提供了一种用于用医学成像系统重建对象的图像的方法。一般是以欠采样的方式，使用医学成像采集图像数据。然后实现在先图像约束的压缩感测(PICCS)图像重建方法来重建被成像的对象的图像。在这样的方法中使用的在先图像是从所谓平均化的图像数据中产生的。通过对于沿与切片位置平行的平面正交的不同切片位置相关联的信号信息有效地平均化，来产生平均化的图像数据。从以常规方式所采集的图像数据中重建的图像中计算权重，且使用这些权重来产生平均化的图像数据。通过以此方式产生在先图像，可获得较高的信号-噪声比，允许与诸如在x-射线成像中的辐射剂量之类的因素之间的折衷。
文档编号G06T11/00GK102906791SQ201180024780
公开日2013年1月30日 申请日期2011年2月3日 优先权日2010年5月19日
发明者G-H·陈, J·唐, B·奈特 申请人:威斯康星校友研究基金会